大数据分析人才培养：挑战与机遇

"该PPT文档探讨了优选大数据分析人才培养模式，强调了在全球范围内数据科学家、统计人才和技术专家的需求，并指出中国大数据市场的人才短缺情况。文档内容涵盖了数据分析师的关键角色，所需技能以及大数据挖掘工程师的职责。" 在当前信息化社会，大数据分析已成为企业决策、市场洞察和创新的关键。谷歌首席经济学家哈尔·范里安的观点强调了数据的战略价值以及对能够从中提取价值的专业人士的需求。中国大数据市场预计在未来几年内对人才的需求将达到百万级别，尤其在统计分析和技术领域存在巨大缺口。 数据分析师作为连接数据与价值的核心环节，需要掌握数据库管理，如Oracle、Hive和SQL，以及Linux/Unix环境下的脚本语言，如Shell、Python和Perl。他们应熟练运用Hadoop和MapReduce算法，具备编程能力，并能根据分析结果撰写报告，为业务部门提供支持。此外，熟悉JAVA、C++、SAS、R、Python等编程语言，以及统计建模和数据挖掘算法也是必备技能。 大数据挖掘工程师则需具备更深入的技术能力，包括但不限于基本的数据库管理、网络信息获取技能，对Linux/Unix操作系统的理解，分布式计算原理，Hadoop和MapReduce算法原理的掌握。他们需要精通各种数据挖掘技术，如关联规则、聚类分析、决策树等，以及相关的统计建模技能，以从海量数据中发现对企业有价值的信息，并转化为具体的业务决策。 为了培养这些专业人才，教育机构如CodingMBA提供了涵盖计算机统计与运筹学、商学课程（如市场营销和电子商务）的硕士项目，以提升学生在大数据环境下的数据处理和分析能力。课程中还包括实际项目，如Data Analytics Capstone Project，以及如经济分析、财务会计、金融原则等商务课程，帮助学生在不确定性的决策环境中做出明智选择。 因此，优选的大数据分析人才培养模式应该注重理论与实践的结合，不仅教授编程和统计建模技能，还要培养学生理解和解决业务问题的能力，以满足不断增长的市场需求。